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天然气水合物储层反演及饱和度预测

孟大江 文鹏飞 张宝金 张如伟 李延 赵斌 沈尚峰

孟大江, 文鹏飞, 张宝金, 张如伟, 李延, 赵斌, 沈尚峰. 天然气水合物储层反演及饱和度预测[J]. 海洋地质前沿, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
引用本文: 孟大江, 文鹏飞, 张宝金, 张如伟, 李延, 赵斌, 沈尚峰. 天然气水合物储层反演及饱和度预测[J]. 海洋地质前沿, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
MENG Dajiang, WEN Pengfei, ZHANG Baojin, ZHANG Ruwei, LI Yan, ZHAO Bin, SHEN Shangfeng. GAS HYDRATE RESERVOIR INVERSION AND SATURATION PREDICTION[J]. Marine Geology Frontiers, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
Citation: MENG Dajiang, WEN Pengfei, ZHANG Baojin, ZHANG Ruwei, LI Yan, ZHAO Bin, SHEN Shangfeng. GAS HYDRATE RESERVOIR INVERSION AND SATURATION PREDICTION[J]. Marine Geology Frontiers, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007

天然气水合物储层反演及饱和度预测

doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
基金项目: 

中国地质调查局项目 DD20191007

详细信息
    作者简介:

    孟大江(1986-),男,硕士,工程师,主要从事海洋地震资料处理解释及反演方面的研究工作.E-mail:dajiangmeng@163.com

  • 中图分类号: P631.4

GAS HYDRATE RESERVOIR INVERSION AND SATURATION PREDICTION

图(15) / 表 (1)
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-04
  • 刊出日期:  2019-04-28

天然气水合物储层反演及饱和度预测

doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
    基金项目:

    中国地质调查局项目 DD20191007

    作者简介:

    孟大江(1986-),男,硕士,工程师,主要从事海洋地震资料处理解释及反演方面的研究工作.E-mail:dajiangmeng@163.com

  • 中图分类号: P631.4

摘要: 沉积物含天然气水合物后通常会引起速度的增加,与周围地层形成较大的波阻抗差异,利用地震波阻抗反演技术可识别出这种差异,从而预测天然气水合物的分布。测井资料具有较高的纵向分辨率,而地震资料横向分辨率较高,通过井震联合反演可获得天然气水合物准确的空间展布形态。利用井震联合反演技术对南海北部神狐海域天然气水合物储层进行了精细刻画,研究表明,该矿区天然气水合物储层表现为高波阻抗特征,其值域范围为3 450~4 500 m/s·g/cm3,同时根据有效介质模型建立了岩石物理量版,预测了天然气水合物储层的孔隙度和饱和度数据,预测结果与测井解释结果吻合度较高,为天然气水合物的资源评价提供了比较准确的物性数据。

English Abstract

孟大江, 文鹏飞, 张宝金, 张如伟, 李延, 赵斌, 沈尚峰. 天然气水合物储层反演及饱和度预测[J]. 海洋地质前沿, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
引用本文: 孟大江, 文鹏飞, 张宝金, 张如伟, 李延, 赵斌, 沈尚峰. 天然气水合物储层反演及饱和度预测[J]. 海洋地质前沿, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
MENG Dajiang, WEN Pengfei, ZHANG Baojin, ZHANG Ruwei, LI Yan, ZHAO Bin, SHEN Shangfeng. GAS HYDRATE RESERVOIR INVERSION AND SATURATION PREDICTION[J]. Marine Geology Frontiers, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
Citation: MENG Dajiang, WEN Pengfei, ZHANG Baojin, ZHANG Ruwei, LI Yan, ZHAO Bin, SHEN Shangfeng. GAS HYDRATE RESERVOIR INVERSION AND SATURATION PREDICTION[J]. Marine Geology Frontiers, 2019, 35(11): 43-51. doi: 10.16028/j.1009-2722.2019.11007
    • 天然气水合物又称可燃冰,广泛分布于大陆边缘海底沉积物和永久冻土带中,具有能量高、分布广、规模大等特点,是未来理想的替代能源[1]。通常沉积物含天然气水合物后具有较高的速度特征[2, 3],与周围地层形成较大的波阻抗差异,特别是当下伏地层含有游离气时波阻抗差异会更明显,在地震反射剖面上形成似海底反射(BSR)现象[4, 5],利用地震波阻抗反演技术可识别出这种差异,从而预测天然气水合物的分布。目前国内外许多研究者利用地震波阻抗反演技术来识别天然气水合物,并取得了较好的应用效果[6-8]。研究表明,波阻抗属性对天然气水合物较敏感,可利用波阻抗属性信息对天然气水合物进行识别以及研究天然气水合物的空间展布规律[6, 8]

      经过多年的勘探,在我国南海北部神狐海域已经成功钻获了天然气水合物,并取得了大量的天然气水合物样品资料,证实了南海北部具有丰富的天然气水合物资源。同时,神狐海域丰富的测井、取心资料也为天然气水合物的反演预测提供了良好的数据基础,测井资料在纵向上分辨率高,而地震资料横向分辨率高,综合利用测井和地震资料进行联合反演可实现天然气水合物空间展布形态特征以及储层物性的准确预测,从而估算天然气水合物资源规模。本文利用井震联合反演技术对神狐海域天然气水合物目标矿体储层进行了精细刻画,同时利用岩心等资料基于有效介质模型建立了天然气水合物岩石物理量版,预测了天然气水合物储层的孔隙度和饱和度数据,为天然气水合物的资源评价提供基础数据。

    • 地震记录可以假设为地震子波和反射系数褶积而成,地震反演的任务就是从地震记录中消除子波的影响,得到仅反映地下界面变化情况的反射系数序列,进而求出地层的速度和密度参数,预测岩性、孔隙度、饱和度和地层压力等数据[9]。由于反演多解性较强,需要在反演过程中加入测井、地质解释以及岩心资料等信息,降低反演的多解性,提高反演的准确度。

      常用的地震波阻抗反演方法主要有稀疏脉冲反演和测井模型约束反演[9]。稀疏脉冲反演忠实于地震资料,反演分辨率相对较低,不适合储层的精细刻画。测井约束地震反演技术是一种基于模型的反演技术,以地震解释层位建立地质模型为基础,将测井纵向分辨率与地震横向分辨率的特点相结合,充分利用测井的低频-高频成分和丰富的地震中频信息,通过循环迭代对地质模型进行修改,使合成地震记录与实际地震资料尽可能逼近,反演结果分辨率相对较高,适合于储层的精细刻画。由于此次目标矿区已有8口钻井资料,具有丰富的测井和岩心资料,并且需要对天然气水合物矿体进行精细刻画,因此,选择了基于测井模型约束的波阻抗反演技术。

    • 测井约束的地震反演流程如图 1所示,其主要步骤包括测井资料标准化、层位解释、子波提取、合成记录标定和建立初始模型等。

      图  1  测井约束反演流程图

      Figure 1.  Flowchart of logging constrained inversion

    • 由于不同测井资料之间会存在一些刻度差异,使得天然气水合物波阻抗值识别标准不统一,难以用统一的门槛值反演预测天然气水合物的分布,因此,需要对测井曲线进行标准化处理,得到统一的天然气水合物的门槛值。本次研究采用频率分布直方图法对测井曲线进行标准化处理。频率直方图法是针对目标层段[10],绘制各井该层段测井曲线的频率直方分布图,然后根据测井值域的分布情况选取处于值域中心且井况较好的井作为标准井,将其他井的值域通过算法换算到标准井的值域区间内。图 2是标准化后对测井波阻抗值进行的直方图统计,可以看出天然气水合物、游离气以及不含烃类地层的波阻抗值存在明显的差异,含天然气水合物地层波阻抗值大部分在3 450~4 500 m/s·g/cm3之间,含游离气地层波阻抗值大部分<2 740 m/s·g/cm3, 表明可以利用波阻抗反演来识别天然气水合物,从而预测天然气水合物的分布范围

      图  2  波阻抗频率分布直方图

      Figure 2.  Distribution histogram of impedance frequency

    • 井-震精细标定是储层反演的关键步骤,标定的结果直接影响反演结果的准确性。通过精细标定可以获得较为准确的地震子波和时深关系。本次储层精细标定分3步进行:首先采用雷克子波进行初步标定,针对海底、天然气水合物层顶、底界面等几个全区标志层进行标定;在初步标定的基础上,利用井旁地震道和井曲线提取最佳统计子波,用该子波重新制作合成地震记录,不断修正时深关系,使合成地震记录与井旁道地震达到最佳匹配;最后对各井提取的最佳子波进行平均,确定工区平均子波,对目的层再次进行标定。图 3为工区的平均子波,可以看出子波波形稳定,在有效频带内相位稳定,图 4为其中W1井的合成地震记录,标定结果显示相关性比较好,相关系数为0.88,满足反演的需求。从多井标定结果来看(图 5),天然气水合物在测井曲线上表现为高波阻抗,地震剖面上天然气水合物顶界面表现为强反射特征。

      图  3  平均子波

      Figure 3.  Average wavelet

      图  4  W1合成地震记录标定(位置见图 8)

      Figure 4.  Calibration of synthetic seismogram(see fig. 8 for location)

      图  5  连井地震剖面标定结果(蓝色曲线为测井波阻抗)

      Figure 5.  Calibration results of cross well seismic profiles (blue curve represents logging impedance)

    • 初始模型利用测井资料为基础,以地质解释层位为约束,从井点出发,将井点数据外推内插,建立一个符合沉积规律的三维初始地质模型。本次利用了海底、水合物顶界面、水合物底界面(BSR)、游离气内部界面和海底下移400 ms作为控制层位进行内插,内插方法采用的是反距离加权法,建立的初始波阻抗模型如图 6所示,内插的波阻抗与实际井曲线吻合良好,且井间横向变化合理,游离气内幕的陡倾角反射也清晰的反映出来。

      图  6  连井初始模型剖面( 蓝色曲线为测井波阻抗)

      Figure 6.  Initial modelsectioncrossing wells (bluecurverepresentsloggingimpedance)

    • 在建立合理的低频模型和提取高质量子波的基础上,选择合适的反演参数后,可进行波阻抗反演。针对反演中的比例因子、低频模型滤波参数和模型权重等敏感参数进行了反复测试,其中比例因子通过井旁道进行分别计算,然后取平均值,本次研究比例因子取值0.003;低频模型滤波参数可根据地震频谱分析获得,本次研究的地震资料缺乏12 Hz以下的低频成分,因此,利用初始模型通过设置滤波参数对反演结果补偿12 Hz以下的低频成分;对于模型权重,其主要影响低频模型在反演中占的比重,权重越高,模型占的比重越大,反之越小,通过测试模型权重取值0.05时,反演结果较为合理。

      根据优选的反演参数,对目标矿区进行了反演,反演结果如图 7所示,图中暖色调代表高阻抗,冷色调代表低阻抗,蓝色曲线为测井波阻抗,可以看出反演结果与测井资料吻合度较好,天然气水合物表现为高波阻抗特征,反演剖面清晰的刻画出了天然气水合物的展布特征,在CMP150处还存在未钻探较厚的天然气水合物响应。同时反演剖面也刻画出了游离气的响应特征,在剖面右侧W4-W8井钻遇的水合物层下方存在明显的低阻抗响应,从测井解释上看,低阻抗响应为游离气的特征。为了分析天然气水合物的平面特征,提取了天然气水合物顶底之间平均波阻抗的平面切片,结果如图 8所示,天然气水合物矿体整体成近南北走向,在其矿体中部未钻探部位平均波阻抗值较高,在3 500 m/s·g/cm3左右,推测该部位还发育较厚的天然气水合物,可作为以后的潜力发展区。

      图  7  连井波阻抗反演剖面(蓝色曲线为测井波阻抗)

      Figure 7.  Crossing well impedance inversion profile (blue curve represents logging impedance)

      图  8  波阻抗平面切片

      Figure 8.  Plane slice of impedance

    • 储层孔隙度和饱和度是天然气水合物资源评价的基础。利用波阻抗曲线与测井解释孔隙度或饱和度曲线进行拟合,可以得到两者的拟合关系,如果拟合关系良好,则可以直接利用波阻抗反演结果求取孔隙度或饱和度数据。分别将孔隙度和饱和度与波阻抗进行交汇,结果如图 9图 10所示,孔隙度和波阻抗的交汇显示出两者具有较好的拟合关系(图 9),表明用波阻抗直接计算孔隙度具有一定的可靠性,可直接利用两者拟合的关系来预测孔隙度,而饱和度和波阻抗的交汇结果显示两者关系比较发散,相关性不好(图 10),因此,如果直接通过两者拟合关系来预测天然气水合物饱和度,误差会比较大,会直接影响对天然气水合物资源量估算结果。

      图  9  孔隙度与波阻抗交会图

      Figure 9.  Cross plot of porosity and impedance

      图  10  饱和度与波阻抗交会图

      Figure 10.  Cross plot of saturation and impedance

      图  11  连井孔隙度预测剖面图(蓝色曲线为测井波阻抗)

      Figure 11.  Cross well prediction profile of porosity (blue curve represents logging impedance)

      利用孔隙度与波阻抗拟合的关系来预测孔隙度,预测结果如图 11所示,天然气水合物储层孔隙度基本在40%左右,与测井解释孔隙度相吻合。

    • 由于水合物饱和度和波阻抗的关系比较发散,不能直接利用饱和度和波阻抗拟合关系来预测。同时由于该区具有丰富的岩心资料,可以较准确的确定沉积物的矿物成分,因此,可以建立水合物饱和度和波阻抗的岩石物理量版来分析二者之间的关系,进而预测水合物的饱和度。

      目前水合物常用的岩石物理模型有时间平均-Wood加权方程[11]、Biot三相介质理论[12-14]和有效介质模型[15, 16],其中时间平均方程为经验公式,不具有物理意义;Biot三相介质理论需要假设纵、横速度比为常数,并且其中Biot系数需根据李权重方程和有效介质理论来计算[17];有效介质模型被常用于水合物的饱和度计算中,因此本次主要应用有效介质模型来建立天然气水合物的饱和度岩石物理预测量版。

      有效介质模型是基于物理准则的岩石物理模型[15, 16],适用于海底含天然气水合物非固结高孔隙度的松散沉积物的弹性波速度估算,根据该模型沉积物的弹性波速度与矿物组分、孔隙度、有效压力、孔隙充填物的弹性性质以及孔隙充填物饱和度有关[18-20]。根据有效介质理论,海洋沉积物的干岩体积模量Kdry和剪切模量Gdry分别为:

      $$ \begin{array}{l} {K_{{\rm{dry}} = }}\\ \left\{ {_{{{\left[ {\frac{{(1 - \emptyset )/(1 - {\emptyset _{\rm{c}}})}}{{{K_{{ {{\rm{HM}}}}}} + \frac{4}{3}{G_{{ {{\rm{HM}}}}}}}} + \frac{{(\emptyset - {\emptyset _{\rm{c}}})/(1 - {\emptyset _{\rm{c}}}}}{{\frac{4}{3}{G_{{ {{\rm{HM}}}}}}}}} \right]}^{ - 1}} - - \frac{4}{3}{G_{{\rm{HM}},\emptyset \ge {\emptyset _{\rm{c}}}}}}^{{{\left[ {\frac{{\emptyset /{\emptyset _{\rm{c}}}}}{{{K_{{ {{\rm{HM}}}}}} + _3^4{G_{{ {{\rm{HM}}}}}}}} + \frac{{1 - \emptyset /{\emptyset _{\rm{c}}}}}{{{K_{{ m{ma}}}} + \frac{4}{3}{G_{{ {{\rm{HM}}}}}}}}} \right]}^{ - 1}} - \frac{4}{3}{G_{{\rm{HM}},\emptyset /{\emptyset _{\rm{c}}}}}}} \right. \end{array} $$ (1)
      $$ \begin{array}{l} {G_{{\rm{dry}} = }}\\ \left\{ {_{{{\left[ {\frac{{(1 - \emptyset )/(1 - {\emptyset _{\rm{c}}})}}{{{G_{{ {{\rm{HM}}}}}} + Z}} + \frac{{(\emptyset - {\emptyset _{\rm{c}}})/(1 - {\emptyset _{\rm{c}}}}}{Z}} \right]}^{ - 1}} - Z,\emptyset \ge {\emptyset _{\rm{c}}}}^{{{\left[ {\frac{{\emptyset /{\emptyset _{\rm{c}}}}}{{{G_{{ {{\rm{HM}}}}}} + Z}} + \frac{{1 - \emptyset /{\emptyset _{\rm{c}}}}}{{{G_{{ m{ma}}}} + Z}}} \right]}^{ - 1}} - {Z_{,\emptyset /{\emptyset _{\rm{c}}}}}}} \right. \end{array} $$ (2)
      $$ Z = \frac{{{G_{{{{\rm{HM}}}}}}}}{6}(\frac{{9{k_{{{{\rm{HM}}}}}} + 8{K_{{{{\rm{HM}}}}}}}}{{{K_{{{{\rm{HM}}}}}} + 2{G_{{{{\rm{HM}}}}}}}}) $$ (3)

      其中

      $$ {{K_{{\rm{HM}}}} = {{\left[ {\frac{{{n^2}{{(1 - {\emptyset _{\rm{c}}})}^2}{G_{ma}}^2}}{{18{\pi ^2}{{(1 - v)}^2}}}p} \right]}^{\frac{1}{3}}}} $$
      $$ {{G_{{\rm{HM}}}} = \frac{{5 - 4v}}{{5(2 - v)}}{{\left[ {\frac{{3{n^2}{{(1 - {\emptyset _{\rm{c}}})}^2}{G_{ma}}^2}}{{2{\pi ^2}{{(1 - v)}^2}}}p} \right]}^{\frac{1}{3}}}} $$

      式中:øc为临界孔隙度,取值0.36-0.4;

      n为骨架颗粒接触点的平均数目,取值8-9.5;

      P为有效压力,P=(ρbw)gD

      其中ρb为沉积物的密度;

      ρw为液体密度;

      g为重力加速度;

      D为海底以下的深度;

      Gma是沉积物骨架剪切模量;

      v是沉积物骨架的泊松比,v=0.5(Kma-2/3Gma)/(Kma+1/3Gma)。

      沉积物骨架的弹性模量和其组成矿物的弹性模量有关,可根据Hill(1952)平均模型计算。当确定干岩石弹性模量后,可利用Gassmann方程计算饱含流体岩石的弹性模量,通过这些模量参数可以计算得到纵横波的速度,建立水合物饱和度和波阻抗的关系。

      由于天然气水合物即可作为流体充填于孔隙中(mode1),又可作为沉积物骨架支撑(mode2),因此,在建立岩石物理模板前,需要先分析天然气水合物的充填模式。根据有效介质模型分别计算两种充填模式下的纵横波速度,然后与实际测井的纵横波速度对比,来分析水合物的充填模式。估算纵横波速度的需要的矿物组分、孔隙度以及饱和度参数来自于W1井的测井解释结果,矿物组分和孔隙流体的弹性模量参数根据实验室岩石物理数据获得[21],计算结果如图 12所示,可以看出水合物作为骨架支撑(mode2)模型相对于水合物作为孔隙流体(mode1)时,计算的纵横波速度与实测数据更加吻合,因此,认为该区水合物充填模式主要以骨架支撑为主。

      图  12  计算的水合物纵横波速度与实测数据对比分析

      Figure 12.  The calculated velocity of P-wave (a) and S-wave (b) and their comparison with measured data

    • 根据骨架支撑模型,利用该区W6井的岩心资料获得的矿物组分含量取平均值作为该区沉积物的矿物骨架,其中矿物组分主要由石英、方解石和粘土组成,建立的天然气水合物饱和度和波阻抗的岩石物理量版如图 13所示,可以看出该区水合物饱和度集中在40%~50%孔隙度线之间,不同孔隙度情况下,水合物饱和度随波阻抗的变化不一样,并且相同波阻抗值对应了不同的饱和度数值,如果利用单一线性关系预测水合物饱和度会存在误差。

      图  13  水合物饱和度和波阻抗岩石物理量版

      Figure 13.  Rock physics template of hydrate saturation and impedance

      利用波阻抗数据预测得到的孔隙度数据,然后再利用建立的岩石物理模板,预测不同孔隙度情况下的水合物饱和度,相对于单一线性关系预测的饱和度,准确度更高一些。首先根据天然气水合物波阻抗值分布范围,雕刻出水合物矿体,然后利用建立的岩石物理模板预测水合物矿体的饱和度,预测结果如图 14所示,预测结果与井吻合度较高,同时提取了水合物平均饱和度平面分布图,如图 15所示,矿体面积约为6.57km2,可以看出平均饱和度在20%~40%之间。表 1统计了测井解释的水合物平均饱和度和反演预测的平均饱和度的对比情况,整体上看吻合度较好,在W1井、W2井和W5井处预测误差相对大一些,推测原因是由于本次建立岩石物理模板的矿物组分数据主要来自于W6井的岩心资料,上述井位与W6井位距离相对较远,岩性存在一些差异,导致预测的误差大一些。根据预测结果,可以看出水合物矿体的北部、中部和东部的平均饱和度相对比较高。

      图  14  连井饱和度预测剖面图(粉红色测井曲线为测井解释饱和度)

      Figure 14.  Cross well prediction profile of saturation (pink curve represents saturation by log interpretation)

      图  15  平均饱和度平面切片

      Figure 15.  Plane slice of average saturation

      表 1  测井解释饱和度与反演预测饱和度对比

      Table 1.  Comparison of interpreted saturation to reversion saturation

      井位 W4 W6 W7 W8 W1 W2 W5
      测井解释饱和度平均值 0.45 0.34 0.35 0.33 0.26 0.22 0.37
      反演预测饱和度平均值 0.43 0.33 0.31 0.32 0.32 0.28 0.29
      饱和度差值 -0.02 -0.01 -0.04 -0.01 0.06 0.06 -0.08
    • 井震联合反演综合利用测井资料纵向分辨率高以及地震资料横向分辨率高的特点,可以提高反演结果的准确度。同时含天然气水合物的沉积物具有较高的波阻抗特征,在地震剖面上表现为强反射特征,为利用反演技术识别天然气水合物奠定了岩石物理基础。

      本文通过利用井震联合反演技术预测了神狐海域天然气水合物矿体的分布范围,并预测了天然气水合物储层的孔隙度和饱和度。首先,对测井资料进行了标准化处理,获得了天然气水合物的波阻抗波特征,其波阻抗值为3 450~4 500 m/s*g/cm3,表现为高波阻抗特征;其次,进行了精细的储层标定,获取了准确的地震子波和时深关系,并利用地震解释层位构建了精细的三维初始地质模型,优选出了合适的反演参数,获得了较好的波阻抗反演结果。反演的波阻抗体能够清晰地刻画出天然气水合物矿体和游离气的展布特征,根据反演结果,分析表明该区天然气水合物矿体整体成近南北走向,在其矿体中部未钻探部位平均波阻抗值较高,推测该部位还发育较厚的天然气水合物,可作为以后的潜力发展区。

      储层孔隙度和饱和度作为天然气水合物资源评价的基础,要求具有较高的准确度。该目标区水合物的孔隙度和波阻抗具有较好的线性关系,而饱和度和波阻抗的关系相对较差,不能采用简单的线性关系预测饱和度数据。本文根据有效介质模型,建立了饱和度和波阻抗的岩石物理预测量版,进行饱和度的预测,预测结果显示该区的天然气水合物储层孔隙度在40%左右,平均饱和度在20%~40%之间,与测井解释数据较吻合。根据预测结果可知,在水合物矿体的北部、中部和东部的平均饱和度相对比较高。

参考文献 (21)

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